一言不合就“神经网络”，难道这条路就确定是对的？

最近“人工智能”的热度已经到了让人无法回避的地步，而但凡谈及“人工智能”，机器学习、深度学习、xx神经网络就会被“想当然”的套用过来，仿佛这些技术确然就是通向人工智能的康庄大道。然而老土一直觉得这个事情不对劲儿，所以一直在问自己，因为神经网络是在模仿人脑的运作方式就认为建立足够规模和复杂度的神经网络将是构建人工智能的正确路线，这个对吗？仿生也许是解决某些问题的有效手段，但也

产品经理 2017年09月21日

当我们在谈论 AI 时，我们在谈论什么？

近来，听过太多关于人工智能有多危险的可怕警告。现代先知，如物理学家史蒂芬·霍金和投资者埃隆·马斯克曾预言人类即将衰落。随着人造通用智能程序和自主设计智能程序的出现，人类将抵达更先进的AI时代，迅速创造出的愈发智能的机器最终将超越我们。当我们到达我们称之为AI的奇点时，我们的头脑和身体将会过时。人类或许会与机器融合，并继续发展成为半个机器人。这真的是我们所期待的未来吗？变幻多

业界综合 2017年07月14日

2016 互联网大会看未来趋势

互联网从下到上可以分为几层，底层是晶体管，第二层是处理器，第三层是操作系统，第四层是基于操作系统的软件，还可以有第五层软件中的应用。这次互联网大会的先进技术也很好的体现了这个分层现象。有晶体管，处理器，软件，硬件，还有微信这个应用。 这次有15项先进技术集中亮相，不得不说这个时代的互联网核心科技还是被几大巨头掌握着。国内的四大家族百度腾讯阿里华为；国际的IBM微软特斯拉高

业界综合 2016年11月17日

UFLDL 学习笔记

前言最近开始看Andrew Ng 大牛的深度学习教程，算是作为对自己的一个激励，也作为日后回顾的办法，开始记录学习笔记，每一章节分别对应，所有章节写在这一片文章里便于查询。所以我会不断更新滴~线性回归本章大致讲解了线性分类器的原理（他假设我们已经有这些基础了，只是作为复习梯度下降的一个办法,其实能看这些教程的都应该有机器学习的基础知识，所以有好多基础知识我就直接省略不写啦）

业界 2016年07月30日